Многим не нравится, что модели машинного обучения представляют собой чёрные ящики: мы кладём в них данные и безо всяких объяснений получаем ответы — часто очень точные ответы. В этой статье мы постараемся разобраться, как созданная нами модель делает прогнозы и что она может рассказать о решаемой нами задаче. И завершим мы обсуждением самой важной части проекта по машинному обучению: задокументируем сделанное и представим результаты. В первой части мы рассмотрели очистку данных, разведочный анализ, конструирование и выбор признаков...

Практический пример машинного обучения До сих по еще не было более удачного времени для машинного обучения. Благодаря доступным учебным онлайн ресурсам в Интернет, бесплатные инструменты с открытым исходным кодом, реализующие любые алгоритмы, который только можно себе вообразить, доступные и дешевые вычислительные мощности — доступные через облачные сервисы, такие как AWS, машинное обучение стало областью, демократизированной благодаря Интернету. Если есть ноутбук и желание учиться, можно легко опробовать любые современные алгоритмы за считанные минуты...